Generative Ai 🕘 история названий (1)

Аарон Леви, CEO Box, AGI House, SF Tech Week, 8 октября. • Внедрение ИИ в компаниях займёт лет двадцать, как когда-то облако. В Долине S3 освоили за три дня, а остальная экономика договаривалась об облаке два десятилетия. Пока это не случилось, есть работа для прикладного слоя. • Насколько компания продвинулась с ИИ, не зависит от её размера. Всё решает один человек внутри, который живёт в ИИ-новостях: по его ленте в X Леви понял бы больше, чем по капитализации компании. • Работы не станет меньше. Компании, которые используют ИИ больше всех, растут быстрее и нанимают ещё. Лайфсайенс может нанять в 2–10 раз больше людей, а юристов станет больше: ИИ создаёт новые споры. • Новичок с агентами учится кодить в 10 раз быстрее. Но сложную систему всё равно доверят тому, у кого 15 лет опыта и есть агенты. • Агент силён там, где работу можно распараллелить. Чат-бот поверх старого процесса экономит процентов 30. Настоящий выигрыш даёт переделанный процесс, где фоновые агенты всё готовят заранее, вплоть до отдельного агента на каждого клиента. • В продажах ИИ не сэкономил время, а поднял планку: теперь клиенту показывают не слайды, а работающую систему, смоделированную под его компанию. • Чем больше автоматизируют техническую часть, тем дороже стоят суждение, интуиция и умение убедить клиента. https://www.youtube.com/watch?v=I9EQRe1Ec5U&t=1736s

Anthropic обновила правила использования Claude: с 12 ноября за систематическую жестокость к модели можно получить бан - запрет касается только крайних случаев: долгой и бессмысленной травли модели. Раздражение, споры, мрачные сюжеты, тесты и исследования не трогают - основной механизм остаётся прежним: Claude сам завершает разговор с упорно агрессивным пользователем - рядом более весомые пункты: единый раздел про фейк-аккаунты и кампании влияния, запрет на ПО наведения оружия и системы слежки - для роботов на Claude оператор обязан видеть железо и уметь его остановить Сторонники говорят, что это продолжение работы над благополучием моделей. Критики спрашивают, кто и по каким признакам решит, что «жестоко». Формулировки пока размытые. Полный текст изменений: anthropic.com/news/2026-usage-policy-update

WeftCut: открытый видеоредактор, которым управляет ваш ИИ-агент через MCP - внутри локальный MCP-сервер со всеми инструментами монтажа: обрезка, склейка, титры, ключевые кадры, микширование. Подключаются Claude, Codex, Cursor или свой клиент - правки агента появляются на таймлайне прямо во время воспроизведения, каждый вызов виден строкой в панели Agent - агент ставит чекпоинты, любую пачку правок можно откатить одним кликом; есть dry_run на копии проекта - сам находит паузы в речи, режет по сменам планов, транскрибирует локально через whisper.cpp - титры и плашки агент пишет как веб-страницу (HTML/SVG), и они рендерятся покадрово MIT, macOS/Windows/Linux, до v1.0 интерфейс ещё будет меняться. Весов моделей в установщике нет, модель подключаете свою. Код и релизы: github.com/WeftCut/WeftCut

Ghidra MCP Server: 253 инструмента, через которые ИИ-агент разбирает бинарники в Ghidra - не только чтение: агент переименовывает функции, задаёт типы, пишет комментарии, создаёт структуры и запускает скрипты - эмуляция P-code, живой отладчик и анализ потоков данных - правила именования встроены в инструменты: что-то правится само, что-то блокируется с объяснением - документация переносится между версиями бинарника по SHA-256 функций - GUI-плагин или headless-сервер, есть Docker. Лицензия Apache 2.0, около 4,8 тыс. звёзд На практике: можно отдать агенту рутину реверса, разметку сотен функций, и проверять результат, а не печатать имена руками. Права на запись и запуск скриптов стоит держать в песочнице: агент с полным доступом к проекту может и навредить. Код: github.com/bethington/ghidra-mcp

Anthropic выпустила Claude Haiku 5.5, самую быструю и дешёвую модель линейки 5.5 - цена при промпте до 100K токенов: $0.10 за 1M входных и $0.50 за 1M выходных. Haiku 4.5 стоил $1 и $5, то есть в 10 раз дороже - длиннее 100K дороже: $0.50 и $2.50 - первый Haiku с настройкой усилия: можно менять глубину рассуждений под задачу - кэш промптов экономит до 90%, batch до 50% - есть в claude.ai, Claude Code, API, AWS, Google Cloud и Microsoft Foundry Anthropic прямо предлагает связку: Opus или Fable планирует задачу, Haiku выполняет подзадачи как дешёвый субагент. Сравнения с GPT-6 Luna, которые гуляют по каналам, пока держатся на бенчмарках вендора, независимых замеров нет. Подробности и цены: anthropic.com/claude/haiku

Mistral показала Large 4, внутреннее имя «Le Chonk»: 1T параметров, из них 49B активны на токен - пока только preview API, веса обещают выложить в конце октября после ред-тиминга с компаниями и госорганами - обучена с нуля на ~3800 GPU Grace Blackwell в собственных дата-центрах Mistral в Европе - по данным Mistral, 82% на задаче «воспроизведи реальную уязвимость и закрой её» и 93% на Cybench (40 задач CTF) Mistral прямо продаёт это как плюс: Claude Opus 5.5 и GPT-6 Astra на том же тесте близки к нулю, потому что отказываются. Обратная сторона та же: открытые веса с сильными кибер-навыками достанутся и атакующим, поэтому выпуск и отложили. Независимых бенчмарков пока нет. Анонс и бенчмарки: mistral.ai/news/mistral-large-4

Google выпустила EmbeddingGemma 2: одна открытая модель переводит текст, код, картинки, видео и аудио в общее векторное пространство - 740M параметров, Apache 2.0. Для одного текста хватает 270M, энкодеры зрения (170M) и аудио (300M) подключаются отдельно - контекст 8K токенов: это 5,5 минуты аудио или 58 кадров видео за раз - на Pixel 11 Pro полная модель занимает ~567 МБ RAM, только текст ~191 МБ (цифры Google) - MTEB Code вырос с 68.76 до 78.68, векторы режутся с 768 до 128 измерений без переобучения На практике: поиск клипа по голосовой заметке или RAG по фото и записям прямо на телефоне, без отправки данных в облако. Сравнений с крупными закрытыми эмбеддерами Google не приводит, только «лучшая среди моделей до 1B». Веса и примеры: huggingface.co/google/embeddinggemma-2

Reflection AI показала Beam, свою первую открытую модель: MoE на 501B параметров, из них 23B активны на токен - заточена под код и агентов, контекст до 1M токенов, есть параметр «усилия на рассуждение» - по их бенчмаркам уровень GLM-5.2 при в 3–4 раза меньших вычислениях на инференсе; Kimi K3 и Qwen 3.8-Max пока сильнее по качеству - RL на 10.5 тыс. GB300 четыре недели: больше 100 млн роллаутов, около миллиона сред для кода и агентов - веса под Apache 2.0 обещают позже в этом месяце вместе с техотчётом, пока доступ по листу ожидания На практике: если цифры подтвердятся, это сильная открытая модель для своих агентов на своём железе, без китайской лицензии. Но пока это анонс: весов и независимых замеров ещё нет. Подробности и запись в ранний доступ: reflection.ai/beam

d-Matrix показала Raptor: ускоритель для инференса LLM, где DRAM-кристалл лежит прямо на вычислительном чипе Генерация упирается не в вычисления, а в память: каждый новый токен перечитывает KV-cache. У SRAM полоса огромная, но всего пара ГБ, у HBM4 сотни ГБ, но меньше 20 TB/s. - 3D-DRAM поверх логики TSMC N4P: ~100 TB/s на карту, 0.45 pJ/bit (по их замерам ~6× экономнее HBM3) - по оценке авторов: в 4.71 раза больше токенов/с на карту, чем с HBM, и в 2.44 раза, чем на SRAM-ускорителях - проверяли на Llama 3.1 70B, DeepSeek-V3, Kimi K2, GPT-OSS и Whisper Оговорки: все цифры от самой компании, часть результатов — моделирование, модуль ест 422 Вт и греется до 105°C. Это железо для дата-центров, не для ноутбука. Статья (ISCA 2026): ramyadhadidi.github.io/files/dMatrix-Raptor-ISCA.pdf

Pi 1.0: минималистичная обвязка для coding-агентов получила встроенный MCP Earendil год говорила, что MCP Pi не нужен, и развернулась: - MCP работает через Codemode: модель пишет короткий JS-скрипт, который вызывает тулы параллельно, и в контекст попадает только итог - Codemode стал экономнее на ~40% токенов промпта (в changelog пример 5,3K → 3,3K) - «виртуальные модели»: планировать одной моделью, писать код другой; тулы можно подгружать только когда нужны - Pi Durable для долгоживущих агентных приложений вынесли в отдельный экспериментальный пакет; всё под MIT Обратная сторона: fullscreen TUI теперь по умолчанию (теряется обычный скроллбэк), а на HN жалуются, что локальные open-модели через MCP галлюцинируют вызовы тулов. Прежде чем переезжать, проверьте свою связку модель + тулы. Кому: тем, кто устал синхронизировать скиллы и MCP-конфиги между Claude Code и Codex. Релиз и установка: earendil.com/posts/pi-1-0 Код: github.com/earendil-works/pi